3D视觉介绍

3D视觉基于阿里云的视觉分析技术和深度识别技术,提供深度估计、三维重建、人体重建等技术,可以广泛应用于工业制造、辅助驾驶、IPC摄像头、数字门店、电子商务等领域。服务开通 请单击立即开通在对应产品页面开通该服务,具体开通方式请...

双目立体视觉深度估计

本文介绍双目立体视觉深度估计EstimateStereoImageDepth的语法及示例。功能描述 双目立体视觉深度估计可以基于两张输入的双目彩色图像(左图和右图),估计并输出左图所对应的视差图。应用场景 辅助驾驶:双目立体视觉深度估计可比较精确地...

单目图像深度估计

本文介绍单目图像深度估计EstimateMonocularImageDepth的语法及示例。功能描述 单目图像深度估计可以从单张图像中估计出每个像素对应的三维深度值,输出深度图。原图 深度图 应用场景 摄影照片虚化背景:如果通过传统方式想要获得较好的...

核密度估计函数

核密度估计(Kernel Density Estimation)在概率中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一。核密度估计函数采用平滑的峰值函数来拟合观察到的数据点,从而对真实的概率分布曲线进行模拟。函数格式 select kernel_density_...

理论/实际通行能力

理论通行能力:道路理论上所能承担的最大的交通量。实际通行能力:道路在实际交通条件下所能承担的交通量。平面交叉口受信号灯控制或交叉口方向冲突车流影响,道路实际通行能力达不到路口设计的通行能力。路口渠化设计和配时优化等措施的...

单目视频深度估计

本文介绍单目视频深度估计EstimateMonocularVideoDepth的语法及示例。功能描述 单目视频深度估计可以基于一段输入彩色图像视频帧,估计视频每帧图像相对应的深度图,并可合成输出点云。应用场景 AR导航:在实时拍摄的道路视频中,单目视频...

人流热度图估计

本文档介绍人流热度图估计CountCrowd的语法及示例。功能描述 人流热度图估计利用热度图对图片中的人数进行估算。应用场景 人流密集场所人数统计:在举办某些人流密度较高的活动时,例如庙会、烟火表演、演唱会等,通过实时图像可以估算出...

多周期估计函数

多周期估计函数支持对不同时间段内的时序进行周期估计,通过傅立叶变换等一系列操作进行周期的提取。函数列表 函数 说明 ts_period_detect 对不同时间段内的时序数据进行周期估计。ts_period_classify 通过傅立叶变换,计算输入时序曲线的...

概述

支持单时序序列的预测、异常检测、变点检测、折点检测、多周期估计算法。支持单时序序列的分解操作。支持多时序序列的多种聚类算法。支持多字段(数值列、文本列)的模式挖掘。使用限制 使用日志服务机器学习函数须遵循以下限制: 输入的...

解析生效时间FAQ

分钟,则理论上全球解析生效时间需要10分钟;解析记录设置的TTL值为60秒,则理论上全球解析生效时间需要60秒。修改DNS服务器解析多久可以生效?答:修改DNS服务器的解析生效时间是取决于本地DNS缓存的域名DNS服务器名称的TTL时间,一般默认...

概述

产品特点高可扩展性:采用分层架构、数据分片存储等方式,突破单机性能与容量瓶颈,接近理论上的“无限水平扩展”。经受过蚂蚁金融科技生产环境海量节点数与服务数的考验。高时效性:借助 SOFABolt 通信框架,实现基于TCP长连接的节点判活...

使用EXPLAIN阅读查询计划

第一个估计是得到第一行的启动代价,第二个估计是得到所有行的总代价。rows:这个计划节点输出的总行数。这个数字根据条件的过滤因子会小于被该计划节点处理或者扫描的行数。最顶层节点的是估算的返回、更新或者删除的行数。width:这个...

应急预案:专有云V3环境中AnalyticDB产品FN、BN、CN...

单个节点重启:AnalyticDB的节点为双副本,重启一个副本的单个节点,理论上不影响业务。多个CN节点重启时,需要注意不能同时重启同一副本的CN节点,且严格禁止涉及两个副本的多个节点同时或短时间内进行重启,且需要确认数据恢复正常。按...

应急预案:专有云V2环境中AnalyticDB产品FN、BN、CN...

单个节点重启:AnalyticDB的节点为双副本,重启一个副本的单个节点,理论上不影响业务。多个CN节点重启时,需要注意不能同时重启同一副本的CN节点,且严格禁止涉及两个副本的多个节点同时或短时间内进行重启,且需要确认数据恢复正常。按...

基础术语

置信区间置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中,一个概率样本的置信区间(Confidence interval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度...

学习案例

x>+b 来描述,我们可以估计出 a 和 b 的值。查看完整内容>去天池线上跟随步骤学>6. 机器学习:带有L1正则项的SVM多分类问题分类是机器学习领域中最基本的任务之一。其目的是建立输入向量x与分类变量y之间的映射关系。例如把一张张图片根据...

直播间常见问题

问题概览直播间和直播、音视频通信、消息等服务的关系是什么?创建直播间会消耗资源吗?如果创建不使用的话,会不会产生费用?一个账户可以创建多少个直播间?每个直播间里面直播、音视频通信等服务能创建几份?一个直播间可以允许多少个...

参数说明

设置规划器对于从一个并行工作者进程传递一个元组给另一个进程的代价估计。默认是 0.1。min_parallel_table_scan_size 为必须扫描的表数据量设置一个最小值,扫描的表数据量超过这一个值才会考虑使用并行扫描。对于并行顺序扫描,被扫描的...

执行计划

第一个估计是得到第一行的启动代价,第二个估计是得到所有行的总代价。rows:这个计划节点输出的总行数。这个数字根据条件的过滤因子会小于被该计划节点处理或者扫描的行数。最顶层节点的是估算的返回、更新或者删除的行数。width:这个...

聚合操作

DataFrame提供了对列进行HyperLogLog计数的接口hll_count,这个接口是近似个数的估计接口。当数据量很大时,它可以较快地估计去重后的数据量。使用该接口计算海量用户UV时,可以快速得出估计值。df=DataFrame(pd.DataFrame({'a': np.random...

PolarDB-X实例中每一个RDS的分库数,以及每个RDS分库...

单个RDS实例的默认分库数目是8个,不可更改。每个分库里的分表数目理论上是没有限制的,受限于PolarDB-X服务器本身的硬件资源。分表数目的选择需要依据对业务数据量的评估,详情请参见如何选择分片数。

使用HPL测试E-HPC浮点性能

理论浮点峰值是该计算机理论上每秒可以完成的浮点计算次数,主要由CPU的主频决定。理论浮点峰值=CPU主频×CPU核数×CPU每周期执行浮点运算的次数。本文将为您介绍如何利用HPL测试实测浮点峰值。准备工作测试前您需要在本地准备好算例文件...

动态与公告

在健康检查间隔设置为1分钟,TTL60秒,连续失败次数3次的配置下,GTM能在4分钟左右准确发现故障并切换,故障切换后理论上60秒左右可以全网生效,但实际情况取决于全国各地运营商的缓存设置时间。在健康检查间隔设置为15秒,TTL10秒,连续...

倍速转码

理论上,倍速转码作业用时是同分辨率普通转码作业用时的1/5,但是因为媒体文件在进行倍速转码时需要做分片并行处理,所以实际完整用时会略大于理论值。此外,如果同一时间收到大量并行作业的请求,管道将会对作业进行排序处理。说明 分片...

避免下盘

以图中的执行计划为例,我们发现较大的算子落盘,进一步分析我们发现,在这个执行计划中,错误了估计了t2子表的行数(rows),导致t2一个大表被估计为1行的小表,进行了broadcast,并做了hashjoin的内标,导致了巨大的计算量。我们对t2表...

查询优化器介绍

查询优化器通过优化逻辑计划从而输出物理计划,其主要阶段包含查询改写和计划枚举...而代价估计的过程离不开基数估计,它利用各个表、列的统计信息,估算出各算子的输入行数、选择率等信息,提供给算子的代价模型,从而估算出查询计划的代价。

查询优化器介绍

查询优化器通过优化逻辑计划从而输出物理计划,其主要阶段包含查询改写和计划枚举...而代价估计的过程离不开基数估计,它利用各个表、列的统计信息,估算出各算子的输入行数、选择率等信息,提供给算子的代价模型,从而估算出查询计划的代价。

卡方拟合性检验

卡方拟合性检验适用于变量为类别型变量的场景,旨在检验单个多项分类型变量在各分类间的实际观测次数与理论次数是否一致,其零假设为观测次数与理论次数无差异。可视化方式 参数 描述 检验列 进行训练的检验数据列。类别概率 类别概率配置...

新功能发布记录

2021-03-25 华东2(上海)单目图像深度估计 双目立体视觉深度估计 可以基于两张输入的双目彩色图像(左图和右图),估计并输出左图所对应的视差图。2021-03-25 华东2(上海)双目立体视觉深度估计 2021年02月 类目名称 接口名称 功能描述 ...

什么是云采用框架

是IT服务管理的经典方法,被企业广泛采用。ITIL中核心的概念是IT服务,IT服务是用来支持企业业务发展的技术服务,它的全生命周期包含服务战略、服务设计、服务转换、服务运营以及服务的持续改进五个阶段,其中 服务战略阶段:定义服务、...

常见问题

Optimize执行时间很长是什么原因?为什么Optimize失败了?应该如何处理?执行了Optimize,为什么还有很多小文件?执行了Vacuum,为什么还有很多小文件?如果想删除最近产生的小文件(这些小文件已经被合并),应该如何处理?执行了Vacuum,...

专家成长计划技术培训课程

本课程亮点在于在介绍上述云网络产品的最佳实践和使用场景的同时,还包含VPC、CLB、NAT、高速通道、云企业网、SAG、VPN典型场景互联动手操作实验,使得学员对课程理论有更直观和深入的理解(我们将为学员准备实验环境及账号信息)。...

从HTTP层面观察离线包的行为(5):预置资源

如果预置包配置成功,MDS 服务端也不存在对应的更新发布,理论上在 Charles 中见不到下载 amr 的过程,更见不到 fallback 到线上的情况。预置包的样例代码项目:iOS: 32基线:4-offline-package-preset-sample-project-base-32.zip60基线...

什么额外增加Topic要收费?

消息队列Kafka版优化了额外增加Topic所带来的性能下降问题。...阿里云消息队列Kafka版对此进行了优化,单个集群的分区数理论上没有上限,因此额外增加Topic则需要额外收费。icmsDocProps={'productMethod':'created','language':'zh-CN',};

什么是高可用管理平台

高可用管理平台(High Availability Service,HAS)是基于蚂蚁多年技术风险防控理论和实践而衍生出的产品,是蚂蚁分布式架构 SOFAStack 的重要组成部分。高可用管理平台覆盖了应用运行风险事件事前、事中、事后的全流程管理。事前:通过...

同一个 RDS 实例之间的跨库查询和多个 RDS 之间的跨库...

机器的硬件资源限制,那么,理论上后者会比前者查询更快(这在聚合查询场景更为典型)。因为后者并行度更高,能更好利用 RDS 的 CPU 资源与 IO 资源。最理想的情况下,后者的 RT 是前者的 N 分之一(N 是 RDS 实例数目)。在实际情况下,...

物联网平台相关问题

基于物联网平台,开发设备管理的通用模式是什么样的?阿里云物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力,具体的通信模式说明,请参见什么是物联网平台。对比自建MQTT Broker接入,设备通过物联网平台接入的优势是什么?阿里云物联网平台...

饱和度

车道的实际交通量/理论通行能力交叉口饱和度= 交叉口所有车道饱和度的最大值计算逻辑值域划分饱和度对应的服务水平等级如下表所示:服务水平车道饱和度道路状态A(-∞,0.6]畅通B(0.6,0.7]拥挤C(0.7,0.8]D(0.8,0.9] E(0.9,+∞)堵塞

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基于Dataphin建模理论和业务需求,明确并规范定义统计指标,以便设计出易于业务使用的数据仓库。背景信息 规范定义是指以维度建模作为理论基础,构建总线矩阵,划分并定义数据域、业务过程、维度、原子指标、统计周期和派生指标。在您开始...

消息队列 RocketMQ 客户端流控设计

针对消息订阅者的消费延时流控的基本原理是,每次消费时在客户端增加一个延时来控制消费速度,此时理论上消费并发最快速度为:MaxRate=1/ ConsumInterval*ConcurrentThreadNumber如果消息并发消费线程(ConcurrentThreadNumber)为 20,...
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